研究テーマ 環境に優しい未来の超音速旅客機 - 複葉超音速機 流体科学研究 流体融合研究センター 融合流体情報学研究分野 融合流体情報学研究分野 リアルとバーチャルをつなぐ計測融合シミュレー ション - 晴天、後方乱気流 教授 大林 茂 准教授 鄭 信圭 環境に優しい未来の超音速旅客機 [μPa] [dB SPL] ソニックブーム(Concorde) 140 130 航空機のエンジン付近 20,000,000 SONIC BOOM 電車の通るガード下 2,000,000 電車や工場の中 騒がしいオフィス 静かな車の中 200,000 100,000 20,000 - 航空機の設計 - エンジンの設計 - 家電製品の設計。。 低ブーム理論１：細長物体の理論 低ブーム理論１：細長物体の理論 全体を長くすれば低ブーム Quiet Spike (Gulfstream) 2006年に飛行実証（ P. A. 2006年に飛行実証（P. Henne、 Henne、 NASA webより） webより） 引退 •低経済性 •ソニックブーム 200,000,000 設計探査の考え方 耳が痛くなる 120 110 車のクラクション(2m) 105 現行の航空機離陸時最 100 大騒音規制値 90 蝉の鳴き声 80 うるさい会話 74 70 会話 60 [Sound Pressure Level] 低ブーム理論２： 低ブーム理論２：Seabass/Darden Seabass/Dardenの理論 波形を低ブーム型に／鈍頭物体にすれば低ブーム DARPA QSP 2003年に飛行実証（SSBD Program Overviewより） USN F-5E Arrives NGSA Jan 03 First Taxi 9 Jun 03 Mod Nose Attached Fairings Attached Mar 03 Apr 03 低ブーム理論３：超音速複葉翼理論 低ブーム理論３：超音速複葉翼理論 衝撃波を相殺する翼型 Pre-Flight Prep ブーゼマン翼（揚力なし） 1930年代 1930年代 線形理論 リッヒャー翼（揚力あり） 1950年代 1950年代 線形理論 United States Patent Number 4,582,276 Date of Patent Apr. 15, 1986 United States Patent Number 4,405,102 Date of Patent Sep. 20, 1983 離着陸時 May 03 複葉翼で実際に超音速飛行した機体は存在しない First Flight ブーゼマン複葉翼を垂直に設置し 干渉領域に出来る高圧部を利用して 揚力を得る 24 Jul O3 超音速飛行時 Joseph W. Pawlowski, SSBD/SSBE Project Manager Northrop Grumman Corporationの資料より 環境に優しい未来の超音速旅客機 衝撃波抵抗と 船の造波抵抗 艦首の波が大きく 広がる →大きな造波抵抗 MISORA 双胴にすると艦首の波を小さくできて高速性に優れる （MItegated SOnic-boom Research Airplane） •JAXA・ISASの気球を利用したフライト実証計画と連携 •20XX初飛行を目指して！ 複葉翼まわりの低速・遷音速・超音速流れの 実験と計算の比較 超音速試験 飛行概要 Altitude h [ft] ～ 125000 IFS JAXA-ISAS 自由落下、加速 引き起こし 水平超音速飛行 ～ 10000 8000 減速＆下降 亜音速飛行試験 気球により上昇 着水 0 リアルとバーチャルをつなぐ計測融合シミュレーション 後方乱気流 リアル：現実の現象 一部のみ計測可能 初期条件や境界条件が不確か バーチャル：コンピュータシミュレーション 現象のモデル化 初期条件・境界条件が必要 計測融合シミュレーション 計測+シミュレーション→現実の再現 航空安全への展開 晴天乱気流（JAXAとの共同研究） 後方乱気流（JAXA＋ENRIとの共同研究） ・小型機は特に大型機の影響を受ける ・特に空港における離発着でその影響が大きい 本研究の概要（離発着時の後方乱気流） 仙台空港 電子航法研究所ライダ 仙台空港2007年7月6日17:55 流体研スパコン ライダ計測融合 シミュレーション 計測結果 設計探査の考え方 最適化、象を撫でる？ Optimum ● Transition ● ● Transition ● Local Optimum ● × Initial point 最適化＝最適設計？ Transition ● SA ● GM Initial point × 計算が設計に役立つためには？ 多分野統合最適設計技術 設計とは、要求を実現する形状を探す一種の逆問題 工学分野での設計問題 •考慮すべき性能関数が多い！ 構造 空力 制御 推進 設計に役立つ： 設計者のアブダクションに役立つ 空力、構造、推進、制御、 騒音。。。 騒音 不完全な知識からの推論： 限られた知識から要求を満たす形状を予想 パースのアブダクション（abduction） 説明的な仮説を形成する過程（創造的洞察） 設計という行為の核心部分 さまざまな設計案（仮説）を思いつくような「仕掛け」が必要 仮説とは、さまざまな観察結果にある「パターン」を見出すこと アブダクションの「仕掛け」としての「設計空間の構造化と可視化」 単なる最適設計（最適解の提供）では役に立たない？ MODE(Multi-Objective Design Exploration) というコンセプトの提案 MODE とは？ MODE and Component Algorithms Multi-Objective Design Exploration Define design space 形状表現: PARSEC, B-Spline, etc. Choose sample points 実験計画法: Latin Hypercube Construct surrogate model 応答曲面法: Kriging Model Find non-dominated front 多目的最適化: Adaptive Range MultiObjective Genetic Algorithms (MODE、多目的設計探査) トレードオフ情報から設計空間の構造を探る 高次元設計空間の俯瞰的可視化を行う 設計空間のスイートスポットを見いだす 新しい設計目標を考える f1 f1 f2 Optimum Check the model and front 信頼性解析: Expected Improvement based on Kriging Model, statistics of design variables, etc. Extract design knowledge データマイニング: Analysis of Variance, Self-Organizing Map, etc. ● Mutation ● f1 ● Mutation f2 Gene(after operation) ● × × × Crossover Crossover × Crossover ● ● × Gene(before operation) × Mutation f2 Small Jet Aircraft R&D Project 最適化から発想支援へ －循環的発見の学習過程－ FSW (Friction Stir Welding) New Light Composite Material Advanced Human-Centered Cockpit 設計探査=設計空間の地図づくり 設計空間の近似モデル（Kriging) 設計空間の拡大（ロバスト設計） 設計空間のデータマイニング（知識の抽出） 設計空間の可視化（マップ化） Advanced Higher L/D Wing Health Monitoring System for LRU Optimized High Lift Device More Electric Aero-Structure Multi-Disciplinary Design Optimization 多分野統合設計 トレードオフの新しい見方 新しい設計目標 創造力の開発 R&D Organization New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO) Research Collaboration Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) Mitsubishi Heavy Industries R&D Activities Tohoku University Fuji Heavy Industries Japan Aircraft Development Corporation (JADC) 推進系統合主翼最適化問題への適用 データマイニング ANOVA，Self-Organizing Maps (SOM)等のデータマイニン グ手法により設計知識を獲得 -Cpmax その他 14% dv6 32% dv1 5% dv4-dv10 7% dv4 8% dv2 9% dv4-dv6 9% dv10 16% × × × × 三菱重工業との共同研究（NEDO民間航空機基盤技術 プログラム「環境適応型高性能小型航空機研究開発」 CD ΔCD |CM| Wing weight ×: 最小点 MODE:外部機関との共同研究例-1 リフティングボディ型再突入機形状の 横安定性改善 解析ツール ：TAS コード 最適化ツール：ARMOGA、 Kriging モデル 燃焼室形状最適化による排出ガスの低減 Injected Fuel Exhaust Gas Air Piston Injection angle Cold air MODE:外部機関との共同研究例-2 ロバスト性を考慮したタイヤーばね特性や 接地性能の最適化 Kriging モデルを利用した空気清浄機 ファンの多目的最適化 Burned gas filters grille Crank Disk 基本形状 air fan motor scrol lcontrol High High Low Low 迎角0° 迎角5° unit NO 解析ツール ：STAR-CD 最適化ツール：MOGA、Kriging モデル 迎角10° Soot 設計形状 基本形状 迎角0° High High Low Low 迎角5° 迎角10° 設計形状 1 設計形状 2 解析ツール: GTTコード 最適化ツール： ARMOGA, Kriging モデル 注文受付中！ 解析ツール ：ABAQUS 最適化ツール：ARMOGA、Kriging モデル MCSによる統計量推定法 efficiency-weighted noise-weighted
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